检索结果-内蒙古大学图书馆

Cooperative triangulation in MSBNs without revealing subnet structures

Networks 2000年第1期37卷

作者： Y. Xiang Department of Computing and Information Science University of Guelph Guelph Ontario Canada N1G 2W1

Multiply sectioned Bayesian networks (MSBNs) provide a coherent framework for probabilistic inference in a cooperative multiagent distributed interpretation system. Inference in MSBNs can be performed effectively using a compiled representation. The compilation involves the triangulation of the collective dependency structure (a graph) defined in terms of the union of a set of local dependency structures (a set of graphs). Privacy of agents eliminates the option to assemble these graphs at a central location and to triangulate their union. Earlier work solved distributed triangulation in a restricted case. The method is conceptually complex and the correctness of its extension to the general case is difficult to justify. In this paper, we present a new method that is conceptually simpler and is efficient. We prove its correctness in the general case and demonstrate its performance experimentally. © 2001 John Wiley & Sons, Inc.

关键词： triangulation chordal graph graph theory distributed computation Bayesian networks multiply sectioned Bayesian networks multiagent systems cooperation and coordination approximate reasoning

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